1万円で真似できる“戦略的サイト運用術” - 小さく作って速く改善
ソーシャルメディアからの「予測できない流入急増」もガッツリとらえて改善する 第3回

Twitterで無理なくモニタリングし、早期対応でセンチメントと直帰率を改善

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[小さく作って速く改善]1万円で真似できる“戦略的サイト運用術”個人ブログ/企業サイトを企画→設計→実装→運用→改善!するプロジェクト

サイト改善は何らかの目的があって行うものであり、仮説を立て、施策を実行した後に効果測定や改善を行う。しかし、場合によっては外部要因の流れに乗る「狙わない」改善もある。今回は、そういった事例を紹介しよう。

コツコツと地道にコンテンツを増やしていくと、Web担当者の想像しないタイミングでTwitterなどのソーシャルメディアで火がついて、古いコンテンツへのアクセスが急増することがある。そうした状況を逃さずに把握し、サイトの改善に役立てる方法だ。

今回の想定真似コスト 2500円、1~3時間

ソーシャルは急にやってくる

まずは事例を一つ紹介したい。筆者のサイト「実践CMS*IA」は、CMSやIAを活用したWeb最適化の実践メモを掲載しつつ、筆者のメディア活用の広報拠点として位置付けているサイトだ。ゴールは、Web担などへの寄稿記事や登壇セミナーへの送客とアフターフォローであり、既存顧客のリテンションに加えて、新規見込み客を獲得するため、話題性のある読み物コンテンツも掲載している。

なかでも人気なのが、幼児がデジタルネイティブとして成長する様子を観察することで、親も人生で大事なことを学ぶという「子どもIA日記」だ。インラインのリンクやIA、CMS系のキーワードを含めるなど、SEOを多少意識している。隠れファンは多く、反響も良いのだが、最初の1年間は被リンクが皆無、検索経由での訪問も少ないままだった。

ところが、5月頭の深夜のこと。1年前の記事「9歳の息子がDropboxの更新通知を使ってチャットしてきたぁ」へのアクセスに異変が起きた。

図1 アクセスが急増した「9歳の息子がDropboxの更新通知を使ってチャットしてきたぁ」の記事
図1 アクセスが急増した「9歳の息子がDropboxの更新通知を使ってチャットしてきたぁ」の記事

Twitterで分かったアクセス増加

変化に気付いたのは、5月5日の深夜、1時間ぶりにTwitterアプリを立ち上げた時だった。サイトのドメイン名「cms-ia.info」による検索結果の未読数が200を超えていた。

図2 iPhoneのTwitBird Proでドメイン「cms-ia.info」による検索条件を保存した画面
図2 iPhoneのTwitBird Proでドメイン「cms-ia.info」による検索条件を保存した画面

このドメインを含むツイートが、上記の記事へのリンクと感想で埋まっていた。どこかで取り上げられたに違いない。コメントを読む限り、炎上はしていないようだ。

Twitterを活用することで、アクセスが急増していることをいち早く察知できた。では、このアクセスを最適化するため、どこからどのページへのアクセスが増えているのか、訪問の意図は何なのか、を把握する必要がある。

リアルタイムのアクセス解析を併用する

そもそも、1年前のページへのアクセスが、なぜ急に増えているのだろうか?手元にPCが無かったため、iPhoneを使って、リアルタイムでアクセス解析できる「Clicky」にアクセスした。

図3 iPhoneでアクセスした場合のClickyのホーム画面
図3 iPhoneでアクセスした場合のClickyのホーム画面

図3の右側の緑・赤の数字は、前日からの変化を表す。訪問者が前日と比べて「+999%」と大きく増えていることが分かった(999は、これ以上数字が増えない上限値)。

次にリンク元(リファラ)を確認したところ、Twitter経由と、はてなブックマーク経由のアクセスが増えている。RSSリーダーからのアクセスが増えているのは、はてなブックマークのFeedを購読しているためだろう。

図4 Clickyのリンク元(リファラ)レポート
図4 Clickyのリンク元(リファラ)レポート

はてなブックマークのホットエントリーに登録されたことがきっかけとなり、それを読んだ人がツイートしているようだ。

影響の大きさを予測する

さて、アクセスが急増しつつある状況と原因は分かった。次に、てこ入れ(対策)が必要かを判断するため、今後の規模を予測したい。

そこで、前述の「Clicky」のサイトに今度はPCでアクセスし、より詳しいレポートで状況を確認してみた。

図5 時間単位で訪問者数の前日比が分かる
図5 時間単位で訪問者数の前日比が分かる

PC版のレポートでは、時間単位の増減と前日比をグラフで確認できるため、増加の加速度が分かりやすい。このグラフからは、前日と比べて深夜直前からの増加が顕著なことが分かる。この深夜の時点で「このトラフィックは大きくなるので対策すべき」と判断し、最適化を開始した。

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